Notre expertise

Spécialistes IA

L'IA n'est pas notre métier, Laravel l'est. Nous intégrons des briques IA légères (autocomplétion, classification, recherche assistée) là où elles apportent une valeur métier mesurable. Présentes sur nos projets récents : Focus Padel, Perpignan Marketplace, Perpitech, Le Rugbynistère.

Années d'expertise

3

Depuis 2023

Projets livrés

6+

Plateformes en production utilisant IA

Domaines couverts

3

Types de projets accompagnés

Pourquoi IA

Ce qu'on en tire au quotidien

Assistants conversationnels

Chatbots métier basés sur vos données (RAG sur documents internes, FAQ enrichies, support de niveau 1). Modèle configurable, prompts versionnés.

Autocomplétion intelligente

Suggestions contextuelles dans vos formulaires, vos zones de saisie libre, vos champs de recherche, déclenchées via LLM managed avec cache agressif et fallback statique.

Analyse de documents

Extraction structurée depuis PDF, contrats, factures, formulaires libres. Validation humaine en double-check sur les cas litigieux.

Génération & traduction

Génération de descriptions produits, traduction multi-langues contextualisée, reformulation de contenu existant. Cohérence éditoriale préservée.

Classification automatique

Catégorisation de tickets, tagging d'articles, routage de leads selon des règles apprises. Modèles open-source ou managed selon le besoin.

Choix du provider

On sélectionne le LLM managed selon votre contrainte coût / qualité / résidence des données : Claude (Anthropic, US/EU), GPT (OpenAI), Mistral (FR). Pas d'autohébergement de modèle.

Coûts maîtrisés

Caching agressif des prompts, choix du bon modèle pour la tâche (pas tout Claude Opus partout), monitoring de la facture par feature.

Humain dans la boucle

L'IA accélère, elle ne décide pas seule. Les décisions structurantes et les actions à risque restent validées par un humain. Audit trail systématique.

Notre angle sur l'IA

L'IA n'est pas notre métier, Laravel l'est. Nous ne sommes pas une boîte d'IA, et nous ne vendons pas de "transformation IA". Nous sommes des intégrateurs Laravel expérimentés qui savent quand et comment brancher un LLM managed dans une application existante pour livrer une vraie valeur métier.

Aujourd'hui, nous intégrons régulièrement des briques IA légères dans nos projets en production : autocomplétion intelligente, classification automatique, recherche assistée, suggestions contextuelles. On les retrouve sur Focus Padel, Perpignan Marketplace, Perpitech et Le Rugbynistère, sans transformer ces produits en démos d'IA, et sans gonfler les coûts d'API.

Notre conviction

L'IA générative est un outil puissant, mais elle est souvent vendue comme une solution universelle qu'elle n'est pas. La majorité des "fonctionnalités IA" qu'on voit en production ajoutent du coût, de la latence et du risque pour un bénéfice utilisateur incertain.

Notre règle : on intègre l'IA quand elle résout un problème concret mesurable, avec un coût maîtrisé et un fallback dégradé robuste. Sinon on n'en met pas.

Notre approche concrète

  1. Cadrage métier d'abord : quel problème utilisateur on adresse, comment on mesure le succès, à quel coût acceptable
  2. POC sur un échantillon : on prouve la valeur sur un cas réel avant d'industrialiser
  3. Intégration native dans Laravel : pas de microservice IA séparé, on travaille dans la stack existante
  4. Garde-fous : validation humaine sur les actions à risque, audit log systématique, monitoring de la facture
  5. Fallback dégradé : si l'IA tombe ou se trompe, l'app reste utilisable

Cas d'usage où l'IA apporte vraiment

  • Autocomplétion contextuelle dans des formulaires ou des champs de saisie libre
  • Support client niveau 1 sur des questions répétitives bien documentées
  • Extraction de données structurées depuis des formulaires libres / PDF
  • Génération de contenu factuel depuis des données structurées (descriptions produit, résumés de rapport)
  • Routage / classification de tickets, leads, demandes entrantes
  • Personnalisation de recommandations au-delà des règles métier simples

Cas où nous déconseillons

  • Création éditoriale stratégique : la voix de marque mérite mieux que du LLM brut
  • Décisions financières / juridiques : trop de risque sans humain dans la boucle
  • Conseil expert pointu : un LLM hallucine plus vite qu'il n'aide quand il n'a pas la vérité de fond
  • Tout cas où la fiabilité requise > 99% sans validation humaine systématique

Notre stack IA

  • LLMs managed : Claude (Anthropic), OpenAI GPT, Mistral selon les contraintes coût/qualité/souveraineté
  • Orchestration : Prism (Laravel SDK), intégration directe via les SDK officiels
  • Observabilité : logs structurés des prompts/réponses, monitoring coût par feature, anonymisation des données sensibles

Nos modes d'intervention

Audit de cas d'usage

Vous voulez introduire de l'IA mais ne savez pas par où commencer ? Demi-journée d'atelier pour identifier les cas où l'IA apporte vraiment, et écarter ceux où elle est du gadget. Livrable : roadmap actionnable.

POC ciblé

Vous avez un cas d'usage en tête et voulez valider sa faisabilité ? POC sous 2-3 semaines avec mesures de qualité, coût et perception utilisateur.

Intégration en production

Implémentation complète dans votre app Laravel : architecture, prompts versionnés, garde-fous, monitoring, fallback. Pas une démo, du code production.

Audit & optimisation

Vous avez déjà de l'IA en prod mais ça coûte trop cher, c'est trop lent, ou les utilisateurs s'en plaignent ? Audit avec plan d'action priorisé (modèle plus adapté, caching, prompts optimisés, fallback).

Gouvernance & sécurité

Conformité RGPD, anonymisation, choix d'hébergement souverain, audit des fournisseurs IA : nous accompagnons les organisations qui ont des contraintes fortes sur les données.

Questions fréquentes

Agence IA : ce qu'on nous demande

Les cas pour lesquels l'IA apporte une valeur mesurable sans gonfler les coûts ni la complexité : autocomplétion intelligente dans des formulaires ou champs de saisie, classification automatique de contenus (tickets, leads, articles), extraction de données structurées depuis du texte libre ou des PDF, suggestions contextuelles, génération assistée de contenu factuel. Nous avons mis en œuvre plusieurs de ces briques sur Focus Padel, Perpignan Marketplace, Perpitech et Le Rugbynistère.
Beaucoup moins que ce qu'on imagine pour des cas légers, et beaucoup plus pour des chantiers ambitieux. À titre indicatif, l'ajout d'une brique d'autocomplétion ou de classification dans une application Laravel existante se chiffre en quelques jours de développement. Une fonctionnalité plus structurante (assistant conversationnel sur vos données, traitement automatisé de documents) part sur quelques semaines. Le coût d'exploitation (API Claude / GPT / Mistral) se mesure ensuite en dizaines à centaines d'euros par mois selon le volume. On le monitore par feature.
Uniquement des LLMs managed : Claude (Anthropic), GPT (OpenAI) et Mistral. Nous ne faisons pas d'autohébergement de modèles open-source ni de vector databases. Le choix entre les providers se fait au cas par cas : Claude pour les tâches qui demandent du raisonnement structuré, GPT pour les intégrations classiques, Mistral quand la résidence des données en Europe est requise. On sélectionne aussi le bon palier de modèle (mini / standard / large) selon le coût/qualité requis pour la tâche.
Cela dépend du provider choisi et de votre contexte. Les API entreprise de Claude et GPT garantissent par défaut la non-rétention des prompts pour l'entraînement, et l'opt-out logging pour les flux sensibles. Pour les contraintes de résidence stricte (santé, finance, secteur public), nous orientons vers Mistral hébergé en Europe ou vers une approche d'anonymisation côté serveur avant envoi. On cadre ces choix en amont, avec un audit clair de ce qui sort du périmètre Laravel.
Trois leviers, systématiquement appliqués : cache agressif des prompts (les mêmes requêtes ne paient qu'une fois), sélection du bon modèle pour la tâche (pas tout en Claude Opus quand le mini suffit), monitoring de la facture par feature avec alertes au-dessus d'un seuil. On documente l'ordre de grandeur attendu avant la mise en production, et on alerte si la réalité s'écarte.
Oui. Coûts d'API qui explosent, prompts non versionnés, qualité de réponse en baisse, fallback absent quand l'API tombe : on audite l'existant, on identifie les leviers d'optimisation (caching, downgrade modèle, prompts plus serrés), on remet en place les garde-fous nécessaires. Livrable : rapport actionnable avec gains chiffrés.
Discutons de votre projet

Un projet IA en tête ?

Que vous démarriez de zéro ou repreniez une base existante, on cadre le projet en amont, sans engagement.
Vous préférez avoir une estimation rapide ? Notre outil vous donne une fourchette en quelques minutes.

Où nous l'utilisons

IA dans nos services

Réalisations

Projets construits avec IA

Développement Web

CRM Perpitech

CRM métier sur mesure pour Perpitech, spécialiste de la recherche de fuites : gestion des dossiers, sinistres et assureurs, génération automatique des rapports d'expertise en Word, rendez-vous dans Google Agenda et médias archivés sur NAS Synology.
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Développement Web

Cookuna

Cookuna transforme n'importe quel lien de recette en fiche de cuisine propre, sans publicité, centralisée dans un carnet privé. Une application web pensée pour la confidentialité.

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Développement Web

Le Rugbynistère

Refonte intégrale, repartie de zéro en stack TALL, du média rugby Le Rugbynistère : un site éditorial à fort trafic — actualités, classements, programme TV et commentaires — lu par plus d'un million de passionnés chaque mois.

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Développement Web

Perpitech

Site vitrine de Perpitech, spécialiste de la recherche et détection de fuites d'eau à Perpignan : un site sur mesure en stack TALL pour gagner en visibilité auprès des assureurs et clarifier des méthodes techniques de pointe.

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